論文の概要: Representing Noisy Image Without Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07409v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 12:25:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:46:40.084998
• Title: Representing Noisy Image Without Denoising
• Title（参考訳）: ノイズなしのノイズ画像の表現
• Authors: Shuren Qi, Yushu Zhang, Chao Wang, Tao Xiang, Xiaochun Cao, Yong Xiang,
• Abstract要約: ラドン空間におけるフラクショナルオーダーモーメント(FMR)は、ノイズの多い画像から直接ロバストな表現を引き出すように設計されている。 従来の整数順序法とは異なり、我々の研究は特別な場合のような古典的手法を取り入れたより汎用的な設計である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.73819173191076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A long-standing topic in artificial intelligence is the effective recognition of patterns from noisy images. In this regard, the recent data-driven paradigm considers 1) improving the representation robustness by adding noisy samples in training phase (i.e., data augmentation) or 2) pre-processing the noisy image by learning to solve the inverse problem (i.e., image denoising). However, such methods generally exhibit inefficient process and unstable result, limiting their practical applications. In this paper, we explore a non-learning paradigm that aims to derive robust representation directly from noisy images, without the denoising as pre-processing. Here, the noise-robust representation is designed as Fractional-order Moments in Radon space (FMR), with also beneficial properties of orthogonality and rotation invariance. Unlike earlier integer-order methods, our work is a more generic design taking such classical methods as special cases, and the introduced fractional-order parameter offers time-frequency analysis capability that is not available in classical methods. Formally, both implicit and explicit paths for constructing the FMR are discussed in detail. Extensive simulation experiments and an image security application are provided to demonstrate the uniqueness and usefulness of our FMR, especially for noise robustness, rotation invariance, and time-frequency discriminability.
• Abstract（参考訳）: 人工知能における長年のトピックは、ノイズの多い画像からパターンを効果的に認識することである。 この点において、最近のデータ駆動パラダイムは考慮すべきである 1)訓練段階(すなわちデータ増強)にノイズのあるサンプルを追加することにより、表現の堅牢性を向上させること 2)逆問題(すなわち、画像デノーミング)を解決するために、学習によってノイズの多い画像を前処理する。 しかし、これらの手法は一般に非効率なプロセスと不安定な結果を示し、実用的応用を制限している。 本稿では,ノイズの多い画像から直接頑健な表現を導出することを目的とした非学習パラダイムについて検討する。 ここで、ノイズ・ロバスト表現はラドン空間(FMR)におけるフラクショナル次モーメントとして設計され、直交性や回転不変性の利点もある。 従来の整数順序法とは異なり、我々の研究はそのような古典的手法を特別な場合として取り入れたより汎用的な設計であり、導入された分数次パラメータは古典的手法では利用できない時間周波数解析機能を提供する。 形式的には、FMRを構築するための暗黙の経路と明示的な経路の両方を詳細に議論する。 広汎なシミュレーション実験と画像セキュリティアプリケーションにより、FMRの特異性と有用性、特にノイズロバスト性、回転不変性、時間周波数識別性を示す。

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